Deep Learning with TensorFlow 2.0

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Descrizione

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TensorFlow è una libreria popolare e di apprendimento automatico sviluppata da Google per il Deep Learning, il calcolo numerico e l'apprendimento automatico su larga scala. TensorFlow 2,0, rilasciato in gennaio 2019, è la versione più recente di TensorFlow e include miglioramenti nell'esecuzione desiderosa, compatibilità e coerenza API.
questa formazione dal vivo dell'istruttore (in loco o a distanza) è rivolta a sviluppatori e data scientist che desiderano utilizzare Tensorflow 2,0 per costruire predittori, classificatori, modelli generativi, reti neurali e così via.
entro la fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
installare e configurare TensorFlow 2,0.
comprendere i vantaggi di TensorFlow 2,0 rispetto alle versioni precedenti.
costruire modelli di Deep Learning.
implementare un classificatore di immagini avanzato.
distribuire un modello di Deep learning per i dispositivi cloud, mobile e IoT.
formato del corso
conferenza interattiva e discussione.
un sacco di esercizi e pratica.
implementazione hands-on in un ambiente lab Live.
Opzioni di personalizzazione del corso
per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
per ulteriori informazioni su TensorFlow, visita:
Machine Translated

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Profilo del corso

Programming experience in Python.
Experience with the Linux command line.
Audience
Developers
Data Scientists

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Opinioni

Materie

  • E-learning
  • Apprendimento

Programma

Introduction

  • TensorFlow 2.0 vs previous versions -- What's new

Setting up Tensoflow 2.0

Overview of TensorFlow 2.0 Features and Architecture

How Neural Networks Work

Using TensorFlow 2.0 to Create Deep Learning Models

Analyzing Data

Preprocessing Data

Building a Model

Implementing a State-of-the-Art Image Classifier

Training the Model

Training on a GPU vs a TPU

Evaluating the Model

Making Predictions

Evaluating the Predictions

Debugging the Model

Saving a Model

Deploying a Model to the Cloud

Deploying a Model to a Mobile Device

Deploying a Model to an Embedded System (IoT)

Integrating a Model with Different Languages

Troubleshooting

Summary and Conclusion

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